黒木玄 Gen Kuroki
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2016年10月03日(月)
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#数楽 正直勉強にはなった。しかしベイズ推定の挙動に興味がないように見えるのはどうしてだろうか?>なぜベイズ統計はリスク分析に向いているのか? その哲学上および実用上の理由 www.slideshare.net/takehikoihayas... @SlideShareさんから
タグ: 数楽
posted at 21:45:33
#数楽 真の確率分布の推定において、各々の尤度だけではなく、確率分布を決めるパラメーターの確率分布(事後分布、事前分布)を考えることのメリットを知りたい人は渡辺澄夫さんの著書やウェブサイトを読めばわかります。極めて数学的な理由。 watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
タグ: 数楽
posted at 17:13:05
togetter.com/li/586489 を読んで、最初に読むべきベイズ統計の教科書は渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』 www.amazon.co.jp/dp/4339024627 だという印象がさらに強くなった。最尤法もベイズ推定も真の確率分布を推定するための方法の1つ。
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posted at 17:08:52
ベイズ更新(ベイズ学習)の漸近挙動について勉強してから議論しないとダメだという印象が強くなるようなまとめ>ベイジアンの世界観 -強いベイズ主義が持つ将来性のない野望- - Togetterまとめ togetter.com/li/586489 @togetter_jpより
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posted at 16:59:52
#掛算 twitter.com/genkuroki/stat... 黒木さんが批判する算数教育での、式と場面を対応させる指導で滑稽なのは、「逆思考の問題」での混乱。
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posted at 12:26:45
@sekibunnteisuu #数楽 アスコリ・アルツェラの定理と極限とリーマン積分の交換に関するアルツェラの定理は異なります。アルツェラの定理については
www.math.ucdavis.edu/~gravner/MAT12...
pdfs.semanticscholar.org/873c/b5b5320ff...
正直どちらも勉強になった。
タグ: 数楽
posted at 12:22:47
@genkuroki 中村拓人さんが指摘してくれたのと同じですね。
twitter.com/tactn001/statu...
ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2...
面倒くさそう。2項分布の極限としての正規分布に関しては自明に思えるのに・・・
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posted at 12:02:07
#掛算 kijosoku.com/archives/49652...
【小1の算数の宿題の
「次の文章問題のうち、式が『2+4=6』になるものに○、
ならないものに×を付けましょう」という問題 】
式が『2+4=6』になる文章題という概念を子供に押し付けていることが算数教育の悪い所。続く
タグ: 掛算
posted at 11:47:27
@sekibunnteisuu #数楽 9/22の話。極限と積分の順序交換に関するリーマン積分の範囲内での有名な定理にArzelaの定理があります。Arzelaの名前を度忘れしていてコメントできないでいた。証明は結構面倒→ www.google.co.jp/search?q=Arzel...
タグ: 数楽
posted at 11:37:54
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#数楽 続き。そのようなゲームに勝ちたいと思う人は渡辺澄夫さんによるベイズ統計の教科書 www.amazon.co.jp/dp/4339024627 を手もとに置いておいた方がよいと思う。ベイズ統計はまさにそのようなゲームに勝つためのひとつの手法になっている。
タグ: 数楽
posted at 06:40:25
#数楽 mobile.twitter.com/genkuroki/stat...
リンク先の連続ツイートでも書きましたが、ベイズ統計を「ベイズの定理を応用した統計学」と説明するのは誤りだと思います。ベイズ推定の状況はベイズの定理が使える状況ではない。ベイズの定理からベイズ更新が有効な理由は出て来ない。
タグ: 数楽
posted at 06:06:04